InfluxDB 存储结构、读、写
这篇最早是 2021 年 3 月写的，最近又拿出来复习一遍，也补充了一些新的内容。上一篇博客发表过后已经 3 个月没有发表新的博客，就把这篇拿出来了。内容没有完全梳理完毕，算是笔记。先发出来，后续再逐渐完善。
InfluxDB 是开源的时序数据库，采用列式存储。原先有开源集群版本，但在 0.11 版本之后，集群版本仅在商业版中提供。
在一些场景中，需要用到集群，但又不需要完整的集群功能，只需要简单地实现分片存储和查询或者副本集就行了。可以在开源的基础上添加这些简单的功能。
添加功能的方式可以分为通过顶层的 HTTP API 操作和参考 InfluxDB 源码写相应扩展。
例如通过 HTTP API 写入数据时可以通过 Nginx 的一致性 hash 将数据转发到不同的 InfluxDB 实例，用 HTTP API 把请求发送到所有 InfluxDB 然后手动合并，或者写个中间层合并。但是资源消耗比较大，而且不够灵活。因此很有必要了解 InfluxDB 的源码。
一个系统的发展通常是越来越复杂，并且这个过程中的代码会受到其发展过程中的影响。选择一个合适的版本就行了。这里选择的是 0.11.1 版本的代码。按照惯例，省略的代码用 // ... 代替。
基础概念
InfluxDB 的 measurement 类似关系数据库的 table，Point 类似关系数据库的行，存储着某一时刻的数据。Point 的接口定义如下：
type Point interface {
// Measurement 部分
Name() string
SetName(string)
// Tag 部分
Tags() Tags
AddTag(key, value string)
SetTags(tags Tags)
// Field 部分
Fields() Fields
// Timestamp 部分
Time() time.Time
SetTime(t time.Time)
UnixNano() int64
// Measurement + Tags
Key() []byte
// ...
}
Point 有四大块：
- Measurement：类似于表。
- Tag：起到索引的作用。标签可以有多个，每个标签是一个
key,value映射。 - Field：字段，具体的值。
- Timestamp：时间点。
这四块中，Measurement 和 Tag 组成了 Series，类似于一个集合。由于 Series 没有 Timestamp 维度，因此一个 Series 底下有多个时间点的数据，也就意味着有多个 Point。
Series 的 key 由一个 measurement 名称、 多个 tag_key=tag_value 组成，例如 series.Key = "cpu,host=A"。
influxDB 是怎么读取一行数据的？
- 从查询语句中解析出所有 field
- 找到这些 field 的类型对应的 iterator
- 根据查询语句对 field 的要求（例如聚合），用装饰模式创建对应的 iterator，包裹底层的 iterator。
- 由 Emitter 来调用 iterator 读取数据
- 遍历所有 iterator，读取每个字段的下一个数据，放到 buffer 里面。buffer 是一个数组，按照顺序存放每个 iterator 的结果。
- 这次读取时的【时间、measurement、tags】会发生变化，作为 row 的 key。
- 如果读取后在 buffer 里面找不到这个 key，则创建一个 row；如果存在，则加入这次读的数据。
集群在查询时，用了一层 remoteIteratorCreator，来读取远程 shard 的数据。
底层的 iterator 在 tsdb/engine/tsm1/engine.go 里面。
// buildIntegerCursor creates a cursor for an integer field.
func (e *Engine) buildIntegerCursor(measurement, seriesKey, field string, opt influxql.IteratorOptions) integerCursor {
cacheValues := e.Cache.Values(SeriesFieldKey(seriesKey, field))
keyCursor := e.KeyCursor(SeriesFieldKey(seriesKey, field), opt.SeekTime(), opt.Ascending)
return newIntegerCursor(opt.SeekTime(), opt.Ascending, cacheValues, keyCursor)
}
Iterator 是如何工作的？
举一个 sum 的例子。
sum 是函数，在 influxql/call_iterator.go 里面由 NewCallIterator 创建 integerReduceIntegerIterator 或者 floatReduceFloatIterator。
由于 InfluxDB 的数据类型只有四种：浮点数、整数、字符串和布尔值，所以仅需要支持浮点数和整数。
以 integerReduceIntegerIterator 为例。
对于要合并的数据，两者的 field_key 和 tags 是一致的，这样可以生成一个唯一 key。对于每个 key，生成一个对应的 integerReduceIntegerPoint。
integerReduceIntegerPoint 保存了一个 value，放在 prev 结构体里面。每次得到一个相同 key 的时候，获取 integerReduceIntegerPoint，并将当前值与 prev 的值相加，并保存到 prev 里面。在对上一个阶段的结果集做一遍这个合并后，得到一批 IntegerPoint，并从大到小排序。每次 Next() 从中取最后一个。
嵌套的 Iterator 是如何配合的？
假设有 IteratorB(IteratorA) 这样的嵌套。
每次 IteratorB 执行 Next() 的时候，会先执行一次 reduce()，目的是合并或过滤掉符合条件的相邻的数据。它会去找 IteratorA 获取一个时间段的所有数据，然后将这些数据转换为只剩下一条。
一行的数据是如何合并的？
【时间、measurement、tags】 每次读取的时候都有可能发生变化。这是因为每个字段虽然是按照时间顺序读取，但某一时刻，不一定所有的字段都有值，此时读取的是指定时刻之后的数据。
这样一个 buffer 中，各个字段的时间可能不一致。如果查询语句是按时间增序，则取时间最小的那个字段。以这个字段的 【时间、measurement、tags】 去 buffer 中找相匹配的 field。以此组合成 row。
字段的顺序怎么办？字段的顺序在一开始创建 iterator 集合的时候就固定了。每次读取的时候都是按照 iterator 的顺序读取。在组合 row 的时候，如果一个 iterator 的数据不能满足 【时间、measurement、tags】，则其对应的下标的值为 nil。
集群应该如何处理？
集群使用 remoteIteratorCreator，它会创建 ReaderIterator，从 io.Reader 里读取数据。这个 io.Reader 是一个 TCP 连接。
根据 select 指定的时间范围，找到时间范围内的所有 shard 及其所在的集群节点。然后对每个节点都建立一个连接。
influxDB 是怎么存储数据的？
存储格式：
http://blog.fatedier.com/2016/08/05/detailed-in-influxdb-tsm-storage-engine-one
在启动后，会定期检查是否应该将缓存中的数据刷入到磁盘中。
数据文件是 tsm 类型。整个文件包含四个部分：
┌────────┬────────────────────────────────────┬─────────────┬──────────────┐
│ Header │ Blocks │ Index │ Footer │
│5 bytes │ N bytes │ N bytes │ 4 bytes │
└────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┴──────────────┘
Blocks 存储着实际数据。每个 Block 表示一批 series + field 相同且经过压缩后的数据。
┌────────┬────────────────────────────────────┬─────────────┬──────────────┐
│ Header │ Blocks │ Index │ Footer │
│5 bytes │ N bytes │ N bytes │ 4 bytes │
└────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┴──────────────┘
↑ 取这个部分得到下图
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Blocks │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 切割
┌───────────────────┬───────────────────┬───────────────────┐
│ Block 1 │ Block 2 │ Block N │
└───────────────────┴───────────────────┴───────────────────┘
↓ 切割
┌─────────┬─────────┬───────────────────┬─────────┬─────────┐
│ CRC │ Data │ CRC │ Data │ CRC │ Data │
│ 4 bytes │ N bytes │ 4 bytes │ N bytes │ 4 bytes │ N bytes │
└─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┘
在向 InfluxDB insert 多条数据的时候， InfluxDB 会将每条数据转换成一个 Point，并按照 Point 的 series + field 分组。
func (e *Engine) WritePoints(points []models.Point, measurementFieldsToSave map[string]*tsdb.MeasurementFields, seriesToCreate []*tsdb.SeriesCreate) error {
// ...
key := string(p.Key()) + keyFieldSeparator + k
values[key] = append(values[key], NewValue(p.Time().UnixNano(), v))
// ...
}
这里的
p是 point，p.Key()是 measurement + series，k是 field key。values的类型是map[string][]Value
每个分组的数据会分别加入到缓存里面。接着写一份到 WAL（Write Ahead Log，写日志） 文件里面，便于程序重启或崩溃后恢复内存数据。
缓存里面包括原先存储在磁盘上的数据，这些数据会和后续新增的数据合并并且排序。
然后对缓存中每个分组的数据执行压缩，压缩的结果是一个 Block。每个分组保存的是一个 Field 的数据，因此一个 Block 对应一个 Field。
block, err := values.Encode(nil)
这里的 values 的类型是 []Value，即上面的那个 values 取其中一个 field 的分组。说明每个 block 存储的是一个 field 的数据。
┌─────────┬─────────┐
│ CRC │ Data │
│ 4 bytes │ N bytes │
└─────────┴─────────┘
其中的 Data 部分有三个内容：
┌───────────────────┬───────────────────┬───────────────────┐
│ first timestamp │ all timestamp │ all value │
└───────────────────┴───────────────────┴───────────────────┘
- Data 部分第一个数据的时间戳
- 所有数据的时间戳
- 所有数据的值
这里的时间戳和它对应的值是分成两部分存储的。
接着计算这个 Block 的 CRC 校验码：
func (t *tsmWriter) WriteBlock(key string, minTime, maxTime int64, block []byte) error {
// ...
var checksum [crc32.Size]byte
binary.BigEndian.PutUint32(checksum[:], crc32.ChecksumIEEE(block))
// ...
}
先写 CRC 校验码再写 Data。
写入 CRC 校验码之前会判断文件是否已经有内容，如果没有，则写入 Header。
↓ 这个部分
┌────────┬────────────────────────────────────┬─────────────┬──────────────┐
│ Header │ Blocks │ Index │ Footer │
│5 bytes │ N bytes │ N bytes │ 4 bytes │
└────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┴──────────────┘
之后把这个 Block 的 【key（即 series + field）、field 的数据类型、时间段、该 Block 在文件的偏移量、该 Block 的长度】 添加到内存中的索引。
t.index.Add(key, blockType, values[0].UnixNano(), values[len(values)-1].UnixNano(), t.n, uint32(n))
写完所有 Block 之后，再把索引写入到文件。之后把原先的 tsm 文件删掉。
↓ 索引是这个部分
┌────────┬────────────────────────────────────┬─────────────┬──────────────┐
│ Header │ Blocks │ Index │ Footer │
│5 bytes │ N bytes │ N bytes │ 4 bytes │
└────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┴──────────────┘
连续查询（Continues Query）
连续查询是由 InfluxDB 按照一定时间间隔执行查询，并将结果插入到指定表中。
连续查询分为基础语法和高级语法。它们的区别在于对查询时间范围和两次查询的间隔的配置。
首先是基础语法：
CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
BEGIN
SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
END
基础语法的查询间隔为：GROUP BY time() 的 interval。即如果 interval 为 1m，则一分钟执行一次。
基础语法的查询时间范围为：执行查询的时间点 now() 减去 GROUP BY time() 的 interval。即 WHERE time >= (now() - interval) AND time < now()。
高级语法：
CREATE CONTINUOUS QUERY <cq_name> ON <database_name>
RESAMPLE EVERY <interval> FOR <interval>
BEGIN
SELECT <function[s]> INTO <destination_measurement> FROM <measurement> [WHERE <stuff>] GROUP BY time(<interval>)[,<tag_key[s]>]
END
高级语法比基础语法多了一行：RESAMPLE EVERY <interval> FOR <interval>
其中 EVERY 确定查询间隔，FOR 确定查询时间范围。其中一个可以不填，例如：
RESAMPLE EVERY <interval> 或者 RESAMPLE FOR <interval>。
其中一个不填时，相当于自动把它的 interval 设置为 GROUP BY time() 的 interval。
当数据输入有延迟时，需要使用高级语法的 FOR 扩大查询范围。
例如聚合一分钟的数据需要延迟半分钟，那么将 FOR 设置为 2 分钟。这样就能在第三分钟开始的时候，查询第一和第二分钟的数据。由于第二分钟的数据需要再等半分钟才有，所以相当于是获取第一分钟的数据。
写入
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/guides/hardware_sizing/
单机写入的极限是每秒 75 万个字段。估算方法是一秒的 point 数量乘以一条数据的字段数量。point 数量可以从 _internal 库的 write 表的 pointReq 获取。字段数量可以执行 show field keys 获取。
在某些场景下，不是每一秒钟都有 75 万个字段，而是在每分钟内的某一秒会同时收到超过 75 万个字段的数据。这种情况要取这些数据在一分钟每秒的平均值。如果平均值不超过 75 万个字段，那么单机可以承受住。
也就是 InfluxDB 最多一分钟可以写 4500 万个字段，实际值可能会比这个小一些，可以通过业务数据测试实际负载。
写入的优化
https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/write-data/best-practices/optimize-writes/
- 使用 gzip 压缩
- 批量写，最理想的是一次 5000 行
- 转换为行的时候，按字典顺序排序 tag 的字段
- 设置最合适的时间精度。例如同一个 tag 不会有两条同一秒的数据，那么就把时间精度设置为秒级
